LASSIC Media らしくメディア

監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）

要員を足す判断のとき、自社の外部委託の比率が高いのか低いのかを言えるでしょうか*2。

IPAの資料に分布があります*1。外部委託工数比率は中央値で63.4％、P25が41.5％、P75が79.4％です*2。

つまり半分のプロジェクトが4割から8割の間に入ります*2。0％に近い案件も、10割に近い案件も少数です*2。

工期の中央値は10.1か月で、1年以内がおよそ6割です*2。この2つが体制を考えるときの物差しになります*2。

ただし母集団はほぼウォーターフォールです*2。使える範囲と使えない範囲を先に確かめます*1*2。

この数字が載っている資料と、その終わり方

数字より先に、出どころと母集団を確かめます。相場として引くなら、そこが崩れると全部崩れます。

資料名が決まっています*1。IPAの「ソフトウェア開発分析データ集2022」で、公開は2022年9月26日、最終更新は2025年8月28日となっています*1。

収集の規模も明記されています*1。これまでに収集した5,546プロジェクトの定量データから分析したとされています*1。

収集は長く続いてきました*4。IPAは2005年からエンタプライズ分野のソフトウェア開発データを収集・分析し、公開してきたとされています*4。収集件数は2020年版で5,000件を超え、2022年版で5,546件になったと記されています*1。

名称も変わっています*4。2020年から書籍版「ソフトウェア開発データ白書」の名称を「ソフトウェア開発分析データ集」に変更したと書かれています*4。

ここに重要な告知があります*4。「事業終了に伴い『ソフトウェア開発分析データ集』の今後の発行予定はございません」と記されています*4。

つまり2022年版が最後の版です*4。2022年以降の推移は、この資料では追えません*4。

本書の対象者も書かれています*1。ソフトウェア開発現場に携わってプロジェクトのデータを精査・分析する方や、開発プロジェクトデータの組織的活用サイクルを推進する管理部門の方とされています*1。付属物も併せて公開されています*1。本編とは別に業種編3編、サマリー版、マンガ解説版、グラフデータが同時に公開されています*1。

使い方も示されています*1。外部ベンチマークとして活用することで、プロジェクト計画立案時の参考にしたり、計画の妥当性を確認できるとされています*1。もう1つのメリットとして、分析方法や結果を参考に自社の強みと弱みを知り、組織の成熟度に応じた定量的管理を進められることが挙げられています*1。

単位を押さえます*2。この記事で扱うのは比率（％）と月数です*2。単価でも要員の人数でもありません*2。サマリー版は編集可能な形式で公開されており、再利用しやすく自部門でのデータ分析の啓蒙や教育に使えるとされています*1。

入口も用意されています*1。副読本の「マンガでわかるソフトウェア開発データ分析」は4コママンガと解説からなり、統計の入門や定量データの相場観を紹介するものだと説明されています*1。まず外部委託の比率を見ます*2。

外部委託工数比率は中央値で63.4％

資料の1.3.2に分布が載っています。

件数と代表値が示されています*2。Nは562で、中央値は63.4です*2。

四分位も出ています*2。P25が41.5、P75が79.4です*2。

下端と上端も分かります*2。最小は0.0で、分布の上端は100.0です*2。

平均とばらつきも併記されています*2。平均は58.6、標準偏差は25.4です*2。

資料自身の要約は簡潔です*2。「外部委託の工数比率は中央値でおよそ6割強である」と記されています*2。

時系列の比較も添えられています*2。2014年度から2019年度と比較して、あまり差はないとされています*2。

分布の形も説明されています*2。0％から30％の低い比率のプロジェクトが少なく、50％から90％の高い比率のプロジェクトが多いとされています*2。

両端は薄いです*2。ただし90％から100％の比率のプロジェクトは少ないと書かれています*2。

ここから読める形が1つあります*2。全部を内で抱える案件も、全部を外に出す案件も少数派だという分布です*2。

P25とP75の幅も押さえておきます*2。半分のプロジェクトが41.5％から79.4％の間に入るため、自社が4割を下回るか8割を上回るなら、分布の外側にいることになります*2。

次に、この比率がどう計算されているかを見ます*2。

比率の定義は基本設計から総合テストまで

集計の範囲が決まっています。ここを揃えないと自社の値と比べられません。

定義が明記されています*2。外部委託工数比率は導出指標で、基本設計から総合テストまでを対象に、外部委託実績工数の合計を総実績工数で割った値です*2。

始点が基本設計です*2。要件定義や企画の工数は、この範囲に入っていません*2。

終点は総合テストです*2。しかも資料では、受注側が確認する工程までと括弧で限定が付けられています*2。

ここが自社比較で効いてきます*2。要件定義から運用までを分母にすると、同じ体制でも比率は下がります*2。

ゼロの扱いも書かれています*2。外部委託工数を明示的に「0」で回答しているものは0％として分布に加味されています*2。

つまり委託していない案件も母数に入っています*2。委託した案件だけを集めた分布ではありません*2。

金額ではなく工数である点も重要です*2。人月や人時の実績で割った比率です*2。

この定義は元の資料をたどれます*2。データ白書2018の図表4-11-1および4-11-2に対応すると付記されています*2。

自社で出すときの手順が決まります*2。範囲を基本設計から総合テストに揃え、実績工数で割り、委託が無い案件も0％として数えます*2。

工数の見積そのものの技法は別の話です。工数見積り技法を外注で精度向上で扱っています。

次に、金額の比率を見ます*2。

金額比率は中央値40.0％だが母数が違う

同じ節に金額の比率も載っています。

代表値が示されています*2。Nは54で、中央値は40.0です*2。

四分位も出ています*2。P25が25.0、P75が59.8です*2。

下端と上端も分かります*2。最小は0.0で、上端は92.0です*2。

平均とばらつきも併記されています*2。平均は43.3、標準偏差は22.9です*2。

資料の要約はこうです*2。「外部委託の金額比率は、中央値で4割である」と記されています*2。

分布の形も説明されています*2。30％から70％のプロジェクトが多いとされています*2。

ここで扱いに注意が必要です*2。工数比率のNは562で、金額比率のNは54です*2。

回答数が桁で違います*2。同じプロジェクト群を2つの軸で切った値ではありません*2。

だから差をそのまま論じられません*2。「工数は6割強なのに金額は4割だから単価が安い」という読み方は、この2つの表からは出てきません*2。

理由の説明も見当たりません*2。回答数の差がなぜ生じたのかは、今回参照した資料には書かれていません*2。

単価そのものの相場は別の資料に当たります。SESの費用相場はいくら？スキル別の月額単価・内訳とコストを抑える発注のコツ【2026年最新】をご覧ください。

工期の中央値は10.1か月

体制を考えるもう1つの物差しです。

1.3.3に工期が載っています*2。プロジェクト全体の月数で、Nは1,396です*2。

代表値が出ています*2。中央値は10.1か月です*2。

四分位も分かります*2。P25が6.0、P75が15.0です*2。

下端と上端も示されています*2。最小は0.3で、上端は52.7です*2。

平均とばらつきも併記されています*2。平均は11.5、標準偏差は7.4です*2。

分布の形も説明されています*2。1年以内のプロジェクトがおよそ6割を占めるとされています*2。

時系列でも動きがあります*2。2014年度から2019年度と比較して、中央値が1か月多くなっていると記されています*2。

データの取り方にも注記があります*2。実績月数はプロジェクト全体工期（実績）を使用し、それが無い場合に限り各社提出値の月数（実績）を使用しています*2。

この2つを並べると体制の輪郭が出ます*2。10か月前後の案件で、工数の6割強を外に出している姿が中央値です*2。規模の物差しも同じ資料にあります*2。FP規模はNが116で中央値739FP、P25が397、P75が1,654で、1000FPまでのプロジェクトが6割弱を占めるとされています*2。

自社の案件がそこから離れているなら、離れている向きに理由があります*2。工期が短いのか、内で抱えているのかを分けて見ます*2。なおFP規模は2014年度から2019年度と比べて件数が202から116に減り、中央値も871から739に下がっていると記されています*2。件数が減っている指標は、相場として引くときに幅を持たせます*2。

次に、この分布を使うときの前提を確かめます*2。

母集団はほぼウォーターフォール

使える範囲を決める前提です。ここを外すと誤用になります。

1.3.1に開発ライフサイクルのプロファイルがあります*2。開発ライフサイクルモデルの内訳です*2。

内訳は偏っています*2。ウォーターフォールが1,339件で97.2％を占めています*2。

残りは小さいです*2。反復型が29件で2.1％、その他が9件で0.7％です*2。

資料の要約もそう書いています*2。「ウォーターフォール型」でほとんどを占めており、「反復型」と「その他」の合計はおよそ2.8％だとされています*2。

これも時系列で安定しています*2。2014年度から2019年度と比較して、あまり差はないとされています*2。

つまり先ほどの63.4％は、事実上ウォーターフォールの相場です*2。反復型の現場にそのまま当てることはできません*2。

反復型の件数では分布が作れません*2。29件では四分位を語るには足りません*2。業種編もこの点を補いません*1。プロジェクト数の多い金融・保険業、情報通信業、製造業の3業種について本編と同一の分析を行った業種編が別に発行されていますが、そこに外部委託の節は置かれていません*1。

資料の性格も押さえておきます*1。過去のデータ白書であまり見られていない図表を省略してコンパクトにし、開発プロセスに依存しない普遍的なメトリクスである信頼性を中心に分析したと書かれています*1。つまり工数や工期の図表は、信頼性の分析を主とした本編の前段に置かれたプロファイルです*1*2。

正誤表も確認しました*3。訂正の対象は付録のA1-1-1などの表と2-1-2の実行SLOC実績値データで、項目名の「y(mean)」を「y(median)」に直す内容です*3。

今回引いた表は対象外です*3。1-3-2と1-3-3は正誤表に挙げられていません*3。

統計の定義を確かめてから引く姿勢は他の調査でも同じです。情報通信業基本調査の対象は4業種、情報サービス業は入らないで扱いました。

分布のどこにいるかで、次の一手が変わる

3つの指標を並べます。

外部委託と工期の分布（IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022」1.3.2および1.3.3の表から筆者が整理。単位は％と月）

指標	N	P25	中央	P75	平均
外部委託工数比率	562	41.5	63.4	79.4	58.6
外部委託金額比率	54	25.0	40.0	59.8	43.3
工期（月）	1,396	6.0	10.1	15.0	11.5

まず自社の位置を出します*2。基本設計から総合テストの実績工数で、委託分を全体で割ります*2。

P25を下回っているなら、内で抱えている体制です*2。要員が抜けたときの代替が社内に限られます*2。

P75を上回っているなら、外に大きく依存した体制です*2。委託先の稼働が止まると進捗が直接止まります*2。

中央の付近なら、分布の真ん中にいます*2。ただし中央値であることは、それが適切であることを意味しません*2。

資料もそこは限定しています*1。外部ベンチマークとして計画の妥当性を確認するための材料だとされています*1。

工期と組み合わせると判断が具体になります*2。10か月の案件で終盤に遅れが出たとき、残る期間で内の増員が間に合うかを見ます*2。

間に合わないなら、外から足すことになります*2。分布は、それが特殊な選択ではないことを示しています*2。

実務では、短期の要員を月単位で足す形が現実的です。工程の一部を切り出して外部の要員に任せれば、社内の担当を主要な設計に残せます。

フリーランスを含む外部要員を使う場合の段取りは別に整理されています。フリーランスエンジニアを業務委託で活用する企業の進め方と注意点をご覧ください。

この資料から読めないことも押さえます*2。単価や委託金額の絶対額、委託した要員の人数、委託先の契約の種別、2022年以降の推移は含まれていません*2*4。

それでも使い道は残ります*2。自社の比率が分布のどこにあるかを、母数と定義が付いた数字で示せます*2。社内で体制を説明するときは、この一点が働きます*2。感覚ではなく、5,546プロジェクトから作られた分布のどこにいるかという形で話せます*1*2。

まとめ：比率と工期で体制の位置を測る

第一に、資料です。IPAの「ソフトウェア開発分析データ集2022」で、公開は2022年9月26日、最終更新は2025年8月28日となっています。これまでに収集した5,546プロジェクトの定量データから分析されています。親ページには「事業終了に伴い今後の発行予定はございません」と告知されており、2022年版が最後の版です。第二に、外部委託工数比率です。Nは562で、中央値63.4、P25が41.5、P75が79.4、平均58.6、標準偏差25.4です。資料は「中央値でおよそ6割強」と記し、0％から30％が少なく50％から90％が多い一方で90％から100％も少ないとしています。第三に、定義です。この指標は基本設計から総合テストまでを対象に外部委託実績工数の合計を総実績工数で割った導出指標で、要件定義や企画は範囲に入りません。委託が無い案件も0％として母数に含まれています。第四に、金額比率です。Nは54で中央値40.0、P25が25.0、P75が59.8です。工数比率のN562に対して回答数が桁で違うため、2つの差をそのまま論じることはできません。第五に、工期です。Nは1,396で中央値10.1か月、P25が6.0、P75が15.0、平均11.5です。1年以内がおよそ6割を占め、2014年度から2019年度と比べて中央値は1か月長くなっています。第六に、母集団の前提です。開発ライフサイクルはウォーターフォール型が1,339件で97.2％を占め、反復型は29件、その他が9件です。したがってこの分布は事実上ウォーターフォールの相場で、反復型の現場にそのまま当てることはできません。第七に、使い方です。自社の比率を同じ定義で出し、P25を下回るなら内で抱えた体制、P75を上回るなら外に依存した体制と読みます。工期と組み合わせれば、残る期間で内の増員が間に合うかを判断できます。第八に、限界です。単価や委託金額の絶対額、委託した要員の人数、委託先の契約の種別、2022年以降の推移は、今回参照した資料には含まれていません。

よくある質問

外部委託工数比率とは何ですか。

IPAのソフトウェア開発分析データ集で使われている導出指標で、基本設計から総合テストまでを対象に外部委託実績工数の合計を総実績工数で割った値です。2022年版ではNが562で、中央値63.4、P25が41.5、P75が79.4、平均58.6、標準偏差25.4となっています。資料は「中央値でおよそ6割強」と記しています（確認日2026年9月2日）。

自社の比率をこの数字と比べるには何を揃えますか。

集計の範囲と分母です。指標の範囲は基本設計から総合テストまでで、要件定義や企画の工数は含みません。分母は金額ではなく実績工数です。また委託が無い案件も0％として母数に加えられているため、委託した案件だけを集めた比率と比べると値がずれます。この3点を揃えてから分布のどこにいるかを見ます。

工数比率63.4％と金額比率40.0％の差は何を意味しますか。

この2つの表から差の意味を読むことはできません。工数比率のNは562、金額比率のNは54で回答数が桁で違い、同じプロジェクト群を2つの軸で切った値ではないためです。回答数の差がなぜ生じたのかも、今回参照した資料には書かれていません。単価の水準を知りたいときは別の資料に当たります。

この分布はアジャイルの開発にも当てはまりますか。

当てはめられません。同じ資料の開発ライフサイクルのプロファイルでは、ウォーターフォール型が1,339件で97.2％を占め、反復型は29件（2.1％）、その他が9件（0.7％）です。反復型は件数が少なく、そこから分布を語ることはできません。この数字は事実上ウォーターフォールの相場として扱います。

2022年より新しいデータはありますか。

このデータ集にはありません。親ページに「事業終了に伴い『ソフトウェア開発分析データ集』の今後の発行予定はございません」と告知されており、2022年版が最後の版です。2022年以降の推移をこの資料で追うことはできません。同じIPAが実施している別の調査には現行のものがあるため、目的に応じて使い分けます。

出典

1. *1　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022」（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/metrics2022.html）。公開日・最終更新日・5,546プロジェクト・対象者と活用メリットの一次情報として（2026年9月確認）
2. *2　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022」本編（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/hjuojm000000c6it-att/000102171.pdf）。1.3.1の開発ライフサイクル、1.3.2の外部委託の工数比率と金額比率、1.3.3の工期の数値と定義の一次情報として（2026年9月確認）
3. *3　参考：IPA「「ソフトウェア開発分析データ集 2022」正誤表」（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/hjuojm000000c6it-att/000107296.pdf）。訂正対象の表と項目名の訂正内容の確認として（2026年9月確認）
4. *4　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集」（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/index.html）。2005年からの収集経緯・名称変更・発行終了の告知として（2026年9月確認）